KR20210108059A - Method and system for ascertaining similarity of seal based on pattern recognition - Google Patents
Method and system for ascertaining similarity of seal based on pattern recognition Download PDFInfo
- Publication number
- KR20210108059A KR20210108059A KR1020200022781A KR20200022781A KR20210108059A KR 20210108059 A KR20210108059 A KR 20210108059A KR 1020200022781 A KR1020200022781 A KR 1020200022781A KR 20200022781 A KR20200022781 A KR 20200022781A KR 20210108059 A KR20210108059 A KR 20210108059A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- image
- stamp
- seal
- stamping
- similarity
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G06K9/6201—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformation in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling the whole image or part thereof
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
- G06T7/001—Industrial image inspection using an image reference approach
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B5/00—Visible signalling systems, e.g. personal calling systems, remote indication of seats occupied
- G08B5/22—Visible signalling systems, e.g. personal calling systems, remote indication of seats occupied using electric transmission; using electromagnetic transmission
Abstract
Description
본 발명은 도장날인 유사도 판별 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 계약서, 위임장 등 각종 서류에서 날인된 도장의 패턴을 분석하여 유사도를 자동으로 판단함으로써 해당 서류의 위변조에 따른 범죄를 사전에 예방할 수 있는 패턴인식 기반 도장날인 유사도 판별 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for determining the degree of similarity of seal stamps, and more specifically, by analyzing patterns of seals stamped in various documents such as contracts and powers of attorney, and automatically determining the degree of similarity, it is possible to prevent crimes caused by forgery and falsification of the documents in advance. It relates to a method for determining the similarity of a seal stamp based on pattern recognition.
최근에 들어 IT 산업, 정밀 기계 가공분야 등과 관련된 기술이 발달하면서 도장 날인을 위조하는 기술 또한 나날이 정교해 지고 있다.In recent years, with the development of technologies related to the IT industry and precision machining fields, the technology for forging seals and stamps is also becoming more sophisticated day by day.
예를 들어 복제하려는 도장의 이미지를 스캐너를 이용하여 컴퓨터에 입력한 후 그 도장과 동일한 크기의 재료를 성형기와 같은 기기에 세팅하면 드릴, 레이저 등을 통해 입력된 이미지와 동일하게 도장을 조각할 수 있으며, 이러한 방식으로 제작된 도장은 매우 정교하여 사람이 육안으로 원본 도장과의 차이를 확인하기에는 거의 불가능한 수준이지만 실제 제3자의 도장을 위조할 시에 그 크기를 맞추거나 제작하는 과정에서 미세하게라도 최초 도장과 비교할 때 상이한 오차가 발생하는 것으로 알려져 있다.For example, if you input the image of a painting you want to duplicate into a computer using a scanner and then set the same size material as the stamp in the same machine as the molding machine, you can engrave the stamp in the same way as the image entered through a drill, laser, etc. In addition, the stamp produced in this way is very sophisticated, so it is almost impossible for a human to see the difference from the original painting with the naked eye. It is known that different errors occur when compared to the original painting.
이와 같이 타인의 도장 날인을 위조하는 것은 현재 국내법상 사문서위조변조죄(私文書僞造變造罪, 행사할 목적으로 권리·의무 또는 사실증명에 관한 타인의 문서 또는 도화를 위조 또는 변조하는 죄)에 해당하며, 5년 이하의 징역 또는 1천만원 이하의 벌금에 처하는 것으로 규정되어 있다.Such forgery of another person's seal or seal is currently a crime of forgery and falsification of private documents under domestic law. , imprisonment for not more than 5 years or a fine not exceeding 10 million won.
상술된 바와 같은 이유로 날인된 도장의 진위 여부를 확인하기 위한 몇 가지 기술들이 공지되어 있으나, 도장을 위조하는 기술 또한 지속적으로 발전하고 있음을 감안할 때 더욱 정밀하고 편리하게 위변조 상태를 확인할 수 있는 기술 개발이 필요한 실정이다.For the same reason as described above, several techniques for checking the authenticity of a stamped seal are known, but given that the technology for forgery of a stamp is also continuously developed, technology development that can check the forgery state more precisely and conveniently This is a necessary situation.
본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 계약서, 위임장과 같은 다양한 서류에 날인된 도장의 패턴을 분석하여 유사도를 자동 판단하는 기능을 통해 해당 서류의 위변조 상태를 실시간으로 통보함으로써 관련 범죄 예방에 일조할 수 있는 패턴인식 기반 도장날인 유사도 판별 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention has been devised to solve the problems of the prior art, and through a function of automatically determining the similarity by analyzing the patterns of seals stamped on various documents such as contracts and powers of attorney, the status of forgery and falsification of the documents is notified in real time. The purpose of this is to provide a pattern recognition-based seal stamp similarity determination method that can contribute to the prevention of related crimes.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은, 도장날인 기준 이미지를 준비하는 날인 기준 이미지 준비단계와; 도장날인이 포함된 전자문서를 준비하는 날인 문서 준비단계와; 상기 전자문서로부터 도장날인 이미지를 추출하는 날인 비교 이미지 추출단계와; 상기 도장날인 기준 이미지 및 전자문서로부터 추출된 도장날인 이미지를 벡터값에 기초한 패턴 인식에 따라 비교하여 유사도를 분석하는 날인 이미지 비교단계와; 분석된 상기 도장날인 기준 이미지 및 추출된 도장날인 이미지의 유사도 결과를 표시하기 위한 날인 유사도 알림단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 한다.In order to achieve the above object, the present invention, the stamping reference image preparation step of preparing the stamping reference image; A seal document preparation step of preparing an electronic document including a stamp seal; a stamp comparison image extraction step of extracting a stamp stamp image from the electronic document; a stamp image comparison step of analyzing the degree of similarity by comparing the stamp stamp reference image and the stamp stamp image extracted from the electronic document according to pattern recognition based on a vector value; and a stamp similarity notification step for displaying a similarity result of the analyzed stamp stamp reference image and the extracted stamp stamp image.
또한, 상기 날인 기준 이미지 준비단계는 이미지 및 문서 파일 중 적어도 어느 하나 이상으로부터 도장날인 기준 이미지를 추출하는 날인 기준 이미지 추출단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the stamping reference image preparation step further comprises a stamping reference image extraction step of extracting a stamping reference image from at least one of an image and a document file.
여기서, 상기 날인 비교 이미지 추출단계는 추출된 도장날인 이미지를 도장날인 기준 이미지와 동일한 각도로 회전시키기 위한 날인 이미지 회전단계와, 추출된 도장날인 이미지를 도장날인 기준 이미지와 동일한 크기로 변환하기 위한 날인 사이즈 변환단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.Here, the stamp comparison image extraction step includes a stamp image rotation step for rotating the extracted stamp image image at the same angle as the stamp stamp reference image, and a stamp for converting the extracted stamp image image to the same size as the stamp stamp reference image. It is characterized in that it includes a size conversion step.
또한, 상기 날인 기준 이미지 준비단계 및 날인 비교 이미지 추출단계는 각각 블러링, 그레이스케일링 및 이진화 과정을 거쳐 도장날인 기준 이미지 및 추출된 도장날인 이미지를 가공하며, 상기 그레이스케일링 과정은 이미지 그레이, 반전, 가우시안 블러 및 샤프 절차로 구분되는 것을 특징으로 한다.In addition, the stamping reference image preparation step and the stamping comparison image extraction step process the stamped reference image and the extracted stamped image through blurring, grayscale, and binarization, respectively, and the grayscaling process includes image gray, inversion, It is characterized in that it is divided into Gaussian blur and sharp procedures.
추가적으로, 상기 날인 이미지 비교단계는 도장날인 기준 이미지 내 형성된 복수개의 라인 끝점 및 교차점 중 적어도 어느 2개 이상 사이의 제1 거리 벡터값과, 상기 제1 거리 벡터값에 대응하는 추출된 도장날인 이미지 내 형성된 복수개의 라인 끝점 및 교차점 중 적어도 2개 이상 사이의 제2 거리 벡터값을 비교하여 유사도를 분석하는 것을 특징으로 한다.Additionally, the stamp image comparison step includes a first distance vector value between at least any two or more of the end points and intersections of a plurality of lines formed in the reference image that is a stamp, and the extracted stamp image corresponding to the first distance vector value. It is characterized in that the similarity is analyzed by comparing a second distance vector value between at least two or more of the formed end points and intersection points of the plurality of lines.
또한, 상기 날인 이미지 비교단계는 PCA(Principal Component Analysis) 또는 LDA(Linear Discriminant Analysis)에 기초하여 도장날인 기준 이미지 및 추출된 도장날인 이미지간 유사도를 분석하는 것을 특징으로 한다.In addition, the stamp image comparison step is characterized in that based on PCA (Principal Component Analysis) or LDA (Linear Discriminant Analysis), the similarity between the stamped reference image and the extracted stamped image is analyzed.
더욱이, 상기 날인 유사도 알림단계는 분석된 도장날인 기준 이미지 및 추출된 도장날인 이미지간 유사도를 정량적 수치로 표시하거나 상이한 영역을 별도로 표시하는 것을 특징으로 한다.Furthermore, the sealing similarity notification step is characterized in that the similarity between the analyzed stamp imprint and the extracted stamp imprint is displayed as a quantitative numerical value or different areas are separately displayed.
한편으로, 본 발명은, 도장날인 기준 이미지를 저장하기 위한 날인 기준 이미지 저장수단과; 도장날인이 포함된 전자문서를 수집하기 위한 날인 문서 수집수단과; 상기 전자문서로부터 도장날인 이미지를 추출하기 위한 날인 비교 이미지 추출수단과; 상기 도장날인 기준 이미지 및 전자문서로부터 추출된 도장날인 이미지를 벡터값에 기초한 패턴 인식에 따라 비교하여 유사도를 분석하기 위한 날인 이미지 비교수단과; 분석된 상기 도장날인 기준 이미지 및 추출된 도장날인 이미지의 유사도 결과를 표시하기 위한 날인 유사도 표시수단;을 포함하는 것을 특징으로 한다.On the other hand, the present invention, the stamping reference image storage means for storing the stamping reference image; a seal document collection means for collecting electronic documents including a seal and seal; a stamp comparison image extraction means for extracting a stamp image from the electronic document; a stamp image comparison means for analyzing the degree of similarity by comparing the stamp stamp reference image and the stamp stamp image extracted from the electronic document according to pattern recognition based on a vector value; and a seal similarity display means for displaying a similarity result of the analyzed stamping stamp reference image and the extracted stamping imprint image.
이상과 같은 본 발명에 따른 패턴인식 기반 도장날인 유사도 판별 방법은 다음과 같은 효과를 나타낼 수 있다.As described above, the method for determining the similarity of the stamp recognition based on the pattern recognition according to the present invention can exhibit the following effects.
1. 원본 도장날인 이미지 및 여러 문서상의 도장날인 이미지를 대조하여 실시간으로 해당 문서의 위변조 여부를 확인할 수 있음1. It is possible to check whether the document is forged or forged in real time by comparing the original stamp image and the stamp image on multiple documents.
2. 원본 도장날인 이미지 및 사본 도장날인 이미지 상호간의 벡터값에 기초한 패턴을 분석하는 방식에 따라 정교하게 유사도 판별이 가능함2. It is possible to precisely determine the similarity according to the method of analyzing the pattern based on the vector value between the original stamp image and the copy stamp image.
3. 별도의 전용 장비 없이도 소프트웨어적으로 유사도 판별이 가능함에 따라 시스템 구축 비용을 절감시킬 수 있음3. System construction cost can be reduced as similarity can be determined through software without separate equipment
4. 원본 도장날인 이미지 및 사본 도장날인 이미지간 유사도를 정량적인 수치로 표시하거나 상이한 영역을 별도로 표시하는 등의 편의성을 제공할 수 있음4. Convenience can be provided such as quantitatively displaying the similarity between the original stamp image and the copy stamp image or separately displaying different areas.
도 1은 본 발명에 따른 패턴인식 기반 도장날인 유사도 판별 방법을 도시한 순서도
도 2는 본 발명에서 사용되는 날인 이미지 비교의 일례를 도시한 도면
도 3은 본 발명에서 적용 가능한 날인 유사도 표시 방식의 일례를 도시한 도면
도 4는 본 발명에 따른 패턴인식 기반 도장날인 유사도 판별 시스템의 일례를 개략적으로 도시한 도면1 is a flowchart illustrating a pattern recognition-based stamping similarity determination method according to the present invention;
Figure 2 is a view showing an example of the image comparison used in the present invention
3 is a view showing an example of a seal similarity display method applicable in the present invention
4 is a diagram schematically illustrating an example of a pattern recognition-based painting blade similarity determination system according to the present invention;
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.The terms or words used in the present specification and claims should not be construed as being limited to their ordinary or dictionary meanings, and the inventor may properly define the concept of the term in order to best describe his invention. It should be interpreted as meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention based on the principle that there is.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.Therefore, the configuration shown in the embodiments and drawings described in the present specification is only the most preferred embodiment of the present invention, and does not represent all the technical spirit of the present invention, so they can be substituted at the time of the present application It should be understood that various equivalents and modifications may be made.
이하, 도면을 참조로 하여 본 발명에 따른 패턴인식 기반 도장날인 유사도 판별 방법을 설명하기로 한다.Hereinafter, with reference to the drawings, a pattern recognition-based method for determining the degree of similarity of a stamped seal according to the present invention will be described.
도 1은 본 발명에 따른 패턴인식 기반 도장날인 유사도 판별 방법을 도시한 순서도이다.1 is a flowchart illustrating a method for determining the degree of similarity of a stamp recognition based on a pattern recognition according to the present invention.
본 발명에 따른 패턴인식 기반 도장날인 유사도 판별 방법은 기본적으로 날인 기준 이미지 준비단계, 날인 문서 준비단계, 날인 비교 이미지 추출단계, 날인 이미지 비교단계 및 날인 유사도 알림단계를 포함하여 구성된다.The pattern recognition-based stamping similarity determination method according to the present invention basically includes a stamping reference image preparation step, a stamping document preparation step, a stamping comparison image extraction step, a sealing image comparison step, and a sealing similarity notification step.
보다 구체적으로, 본 발명은 도장날인 기준 이미지를 준비하는 날인 기준 이미지 준비단계와, 도장날인이 포함된 전자문서를 준비하는 날인 문서 준비단계와, 전자문서로부터 도장날인 이미지를 추출하는 날인 비교 이미지 추출단계와, 도장날인 기준 이미지 및 전자문서로부터 추출된 도장날인 이미지를 벡터값에 기초한 패턴 인식에 따라 비교하여 유사도를 분석하는 날인 이미지 비교단계와, 분석된 도장날인 기준 이미지 및 추출된 도장날인 이미지의 유사도 결과를 표시하기 위한 날인 유사도 알림단계를 포함하여 이루어진다.More specifically, the present invention provides a stamping reference image preparation step of preparing a stamping reference image, a stamping document preparation step of preparing an electronic document containing a stamping stamp, and a stamp comparison image extraction of extracting a stamping image from the electronic document The step, the stamp image comparison step of analyzing the degree of similarity by comparing the stamp stamp image extracted from the stamp stamp reference image and the electronic document according to the pattern recognition based on the vector value, and the analyzed stamp stamp reference image and the extracted stamp stamp image and a similarity notification step of a seal for displaying a similarity result.
상기 날인 기준 이미지 준비단계는 이하 기술되는 전자문서상에서 추출된 도장날인 이미지와 대비하기 위한 도장날인 기준 이미지, 즉 원본 도장날인 이미지를 준비하는 단계로, 예를 들어 인감증명서상에서 도장날인된 부분만을 추출하여 저장하게 된다.The stamping reference image preparation step is a step of preparing a stamping reference image, that is, an original stamping image, to compare with the stamped image extracted from the electronic document to be described below, for example, extracting only the stamped portion on the seal certificate. to save it.
또한, 상기 날인 기준 이미지 준비단계는 이미지/문서 파일로부터 도장날인 기준 이미지를 추출하는 날인 기준 이미지 추출단계를 더 포함할 수 있으며, 일례로 인감증명서 이미지, 인감증명서가 포함된 문서파일 중 도장날인 부분만을 자동으로 추출하여 저장할 수도 있다.In addition, the stamping reference image preparation step may further include a stamping reference image extraction step of extracting a stamping stamping reference image from an image/document file, for example, the stamping part of the document file including the seal certificate image and the seal certificate. It can also be automatically extracted and saved.
참고로, 인감증명서로부터 도장 날인 부분만을 자동 추출하는 방식에 대해 살펴보면, 미리 설정된 기준에 따라 타이틀로 "인감증명서"로 표기되는 부분의 상하좌우 위치를 통해 서식 종류가 인감증명서임을 확인하게 되고, "인감증명서"로 표기된 부분을 기준으로 하여 인감도장 날인된 부분의 위치도 일정범위로 한정됨에 따라 해당 인감도장 날인 부분만을 자동으로 추출하여 개별적인 도장날인 기준 이미지로 저장하게 된다.For reference, if you look at the method of automatically extracting only the stamped part from the seal certificate, the format type is confirmed as the seal certificate through the top, bottom, left and right positions of the part marked "Seal Certificate" as the title according to the preset criteria, " Based on the part marked with "Seal Seal Certificate", as the location of the sealed part is also limited to a certain range, only the part stamped with the relevant seal stamp is automatically extracted and stored as a reference image for individual seal stamps.
또한, 상기 날인 기준 이미지 추출단계는 CNN(Convolutional Neural Network) 방식에 따라 컨볼루션 레이어들을 통해 여러 문서로부터 추출되는 특성을 기반으로 도장날인 기준 이미지를 분석할 수 있는데, 이러한 CNN 방식의 활용에 대한 일례는 하기와 같다.In addition, the stamping reference image extraction step can analyze the stamping reference image based on the characteristics extracted from various documents through convolutional layers according to the CNN (Convolutional Neural Network) method. An example of the use of this CNN method is as follows.
CNN은 사람의 시신경 구조를 모방한 구조로, 컨볼루션 연산을 사용하는 인공 신경망의 한 종류인데, 기술된 CNN에서 입력 데이터를 사전에 준비된 적어도 하나 이상의 기본적인 도장날인 기준 이미지로 하게 되며, 신경망 앞에 여러 컨볼루션 계층을 붙여 다른 이미지, 문서 파일로부터 도장 날인 기준 이미지를 추출/분류 가능하게 할 수 있다.CNN is a structure that mimics the structure of the human optic nerve, and is a kind of artificial neural network that uses convolution operation. By attaching a convolutional layer, it is possible to extract/classify the stamped reference image from other images and document files.
다시 말해서, 컨볼루션 레이어들을 통해 도장 날인 기준 이미지에 대한 특성을 추출하게 되어 추출된 특성을 기반으로 기존의 신경망을 이용하여 대응되는 도장 날인 기준 이미지를 추출 및 분류되는 과정이 진행되도록 하고 이를 위해 특성을 추출하는 필터 및 필터의 값을 비선형 값으로 바꾸어주는 활성화 함수를 포함하여 이루어진다.In other words, the characteristics of the stamping reference image are extracted through the convolutional layers, and the process of extracting and classifying the corresponding stamping imprinting image is performed using the existing neural network based on the extracted characteristics. It consists of a filter that extracts , and an activation function that converts the filter value into a nonlinear value.
상기 필터는 추출하려는 도장날인 기준 이미지의 특성이 기본적인 도장날인 기준 이미지에 존재하는지 여부를 검출해주는 함수라 할 수 있고 행렬로 정의되어져 도장날인 기준 이미지에서 해당 특성을 가지고 있다면 결과 값이 크게 나오고, 특성을 가지고 있지 않거나 비슷하지 않을 경우에 결과값이 0에 가까운 값이 나오게 되어 도장날인 기준 이미지가 기본적인 도장날인 기준 이미지의 특성을 가지고 있는지 없는지의 여부를 확인할 수 있게 해준다.The filter can be said to be a function that detects whether the characteristic of the reference image, which is the stamping date to be extracted, exists in the reference image, which is the basic stamping, and is defined as a matrix. If there is no or is not similar, the result value is close to 0, so it is possible to check whether the standard image of the stamp stamp has the characteristics of the standard image which is the basic stamp.
이렇게 추출된 특성들을 필요에 따라 서브 샘플링 과정을 거치게 되고, 컨볼루션 레이어를 통해 특성이 추출되면 모든 특성을 고려할 필요가 없이 추출된 특성맵을 줄이는 작업이 따르게 되며, 추출된 특성값을 기존의 신경망에 적용하여 특정 도장날인 기준 이미지로 분류하는 과정을 거치게 된다.The extracted features are subjected to a sub-sampling process as needed. When the features are extracted through the convolutional layer, there is no need to consider all features, and the extracted feature map is reduced. It goes through the process of classifying it as a reference image, which is a specific stamp stamp.
상기 날인 문서 준비단계는 도장날인 기준 이미지와 유사도를 대비하고자 하는 도장날인 부분이 포함된 계약서, 위임장 등의 전자문서를 종류별로 저장하여 이로부터 도장날인 부분만을 추출할 수 있도록 하는 자료를 마련하기 위한 것이다.In the step of preparing the stamped document, electronic documents such as contracts and powers of attorney containing the stamped part to compare the degree of similarity to the standardized stamping image are stored by type to prepare data so that only the stamped part can be extracted from it. will be.
상기 날인 비교 이미지 추출단계는 날인 문서 준비단계를 거쳐 마련된 전자문서로부터 도장날인 이미지를 추출하게 되며, 도장날인 이미지를 추출하는 방식은 날인 기준 이미지 준비단계에서 언급된 것이나 기타 종래 공지된 바에 따를 수 있으므로 이에 대한 구체적인 언급은 생략하기로 한다.The stamping comparison image extraction step extracts a stamping image from the electronic document prepared through the stamping document preparation step, and the method of extracting the stamping stamp image may be as mentioned in the stamping reference image preparation step or other conventionally known bars. A detailed description thereof will be omitted.
여기서, 상기 날인 비교 이미지 추출단계는 추출된 도장날인 이미지를 도장날인 기준 이미지와 동일한 각도로 회전시키기 위한 날인 이미지 회전단계와, 추출된 도장날인 이미지를 도장날인 기준 이미지와 동일한 크기로 변환하기 위한 날인 사이즈 변환단계를 더 포함할 수 있는데, 이러한 날인 이미지 회전단계 및 날인 사이즈 변환단계는 각각 추출된 도장날인 이미지가 도장 날인 기준 이미지의 각도/크기와 상이한 상태일 경우 그 상이한 각도/크기를 도장 날인 기준 이미지와 일치하도록 조정함으로써, 날인 이미지 비교단계에서 더욱 정교하게 이미지를 분석하는데 도움을 줄 수 있다.Here, the stamp comparison image extraction step includes a stamp image rotation step for rotating the extracted stamp image image at the same angle as the stamp stamp reference image, and a stamp for converting the extracted stamp image image to the same size as the stamp stamp reference image. It may further include a size conversion step, wherein the stamp image rotation step and the stamp size conversion step are different from the angle/size of the stamped stamp image when the extracted stamp image is in a state different from the angle/size of the stamp stamp reference image. By adjusting it to match the image, it can help to analyze the image more precisely in the stamp image comparison step.
상기 날인 기준 이미지 준비단계 및 날인 비교 이미지 추출단계는 각각 블러링, 그레이스케일링 및 이진화 과정을 거쳐 도장날인 기준 이미지 및 추출된 도장날인 이미지를 가공할 수 있는데, 우선적으로 초기에 각각의 이미지를 블러링을 통해 부드럽게 처리한 후 그레이스케일링 및 이진화 과정을 거쳐 흑백 상태에서 텍스트 부분만 뚜렷하게 식별되도록 도장날인 기준 이미지 및 추출된 도장날인 이미지를 가공하게 된다.The stamping reference image preparation step and the stamping comparison image extraction step can process the stamped reference image and the extracted stamped image through blurring, gray-scaling and binarization, respectively, by first blurring each image. After smoothing through , gray-scaling and binarization, the reference image of the stamp and the extracted image of the stamp are processed so that only the text part is clearly identified in the black-and-white state.
참고로, 블러링, 그레이스케일링 및 이진화 과정을 통해 도출할 수 있는 효과는 다음과 같다.For reference, the effects that can be derived through the blurring, gray-scaling, and binarization processes are as follows.
블러링 과정: 이미지에서 경계선을 유지하면서 전체적으로 밀도가 동일한 노이즈, 화이트 노이즈를 제거하여 경계선이 흐려지지 않는 상태로 이미지를 부드럽게 변환하는 과정을 의미함Blurring process: It refers to the process of smoothing the image without blurring the borders by removing noise and white noise with the same density as a whole while maintaining the borders in the image.
그레이스케일링 과정: 이미지상의 각 화소(픽셀)에 색깔 대신 흑백의 명함 또는 농도를 지정하여 흑백 이미지로 변환하는 과정을 의미함Grayscaling process: It refers to the process of converting each pixel (pixel) of an image into a black and white image by specifying a black and white business card or density instead of color.
이진화 과정: 이미지에서 낮은 값을 갖는 픽셀은 흑(0)으로 설정하고 높은 값을 가지는 픽셀은 백(255)으로 설정하여 이미지를 완전히 흑과 백으로만 밝기를 표현하는 과정으로 인장에 대응하는 부분을 선명하게 표현할 수 있음Binarization process: The process of expressing the brightness of the image in black and white completely by setting the pixel with a low value to black (0) and setting the pixel with a high value to white (255) in the image. The part corresponding to the seal can be expressed clearly
상기 그레이스케일링 과정은 다시 이미지 그레이, 반전, 가우시안 블러 및 샤프 절차로 구분될 수 있는데, 이는 이미지를 백색부터 흑색에 이르는 회색톤으로 변환하여 반전시킨 다음 가우시안 블러를 통해 부드럽게 처리한 후 샤프 절차를 거쳐 경계선이 정확하게 구분되도록 함으로써 뒤따르는 이진화 과정에서 이미지가 더욱 명확하게 표현되도록 할 수 있다.The gray-scaling process can be further divided into image gray, inversion, Gaussian blur, and sharp procedures, which convert the image to gray tones ranging from white to black and invert it, then smooth it through Gaussian blur, and then go through the sharp procedure to create a boundary line. By making these distinctions accurately, the image can be expressed more clearly in the subsequent binarization process.
도 2는 본 발명에서 사용되는 날인 이미지 비교의 일례를 도시한 도면이다.2 is a view showing an example of comparison of imprint images used in the present invention.
상기 날인 이미지 비교단계는 도장날인 기준 이미지 및 전자문서로부터 추출된 도장날인 이미지를 벡터값에 기초한 패턴 인식에 따라 비교하게 되며 이에 대한 구체적인 사항은 아래와 같다.In the stamp image comparison step, the stamp stamp reference image and the stamp stamp image extracted from the electronic document are compared according to pattern recognition based on a vector value, and the specific details are as follows.
도 2를 참조로 하면, 벡터값에 따라 패턴을 인식하는 방식의 일례로는 도장날인 기준 이미지 내 형성된 복수개의 라인 끝점 및 교차점 중 적어도 어느 2개 이상 사이의 제1 거리 벡터값(V1)과, 제1 거리 벡터값에 대응하는 추출된 도장날인 이미지 내 형성된 복수개의 라인 끝점 및 교차점 중 적어도 2개 이상 사이의 제2 거리 벡터값(V2)을 비교하여 유사도를 분석하는 것을 들 수 있다.Referring to FIG. 2 , as an example of a method of recognizing a pattern according to a vector value, a first distance vector value (V 1 ) between at least any two or more of a plurality of line endpoints and intersection points formed in a reference image of a stamp stamp , and analyzing the similarity by comparing the second distance vector value (V 2 ) between at least two or more of the endpoints and intersections of a plurality of lines formed in the image that is the extracted stamping blade corresponding to the first distance vector value.
다시 말해서, 상기 도장날인 기준 이미지상에 표시된 인영(도장에 인주를 묻혀 압연한 흔적)에서 특정 끝점(또는 교차점)과 다른 끝점(또는 교차점) 사이의 제1 거리 벡터값과, 전자문서로부터 추출된 도장날인 이미지상에 표시된 인영에서 제1 거리 벡터값에 대응하는 특정 끝점(또는 교차점)과 다른 끝점(또는 교차점) 사이의 제2 거리 벡터값을 비교하여 유사도를 분석하게 되며, 이 때 비교할 제1 및 제2 거리 벡터값 개수가 많으면 많을수록 더욱 정확한 유사도 판별이 가능하게 된다.In other words, the first distance vector value between a specific end point (or intersection point) and another end point (or intersection point) in the stamp (traces of rolling the stamp on the stamp) displayed on the reference image, which is the stamp, and the value extracted from the electronic document The similarity is analyzed by comparing the second distance vector value between the specific endpoint (or intersection) corresponding to the first distance vector value in the stamp displayed on the stamp image and the other endpoint (or intersection). and as the number of second distance vector values increases, more accurate similarity determination is possible.
또한, 상기 날인 이미지 비교단계는 PCA(Principal Component Analysis) 또는 LDA(Linear Discriminant Analysis)에 기초하여 도장날인 기준 이미지 및 추출된 도장날인 이미지간 유사도를 분석할 수 있다.Also, in the step of comparing the stamping image, the similarity between the stamped reference image and the extracted stamping image may be analyzed based on Principal Component Analysis (PCA) or Linear Discriminant Analysis (LDA).
참고로, 상기 PCA는 분포된 데이터들의 주성분(Principal Component)를 찾아주는 방법으로 이와 관련된 내용에 대해 간략하게 살펴보면, 예를 들어 2차원 좌표평면에 n개의 점 데이터 (x1,y1), (x2,y2), ..., (xn,yn)들이 타원형으로 분포되어 있을 때 두 개의 벡터로 데이터 분포를 설명하게 되며, 그 두개의 벡터 방향 및 크기를 알면 이 데이터 분포가 어떤 형태인지를 가장 단순하면서도 효과적으로 파악할 수 있도록 한다. 즉 PCA는 데이터 하나 하나에 대한 성분을 분석하는 것이 아니라 여러 데이터들이 모여 하나의 분포를 이룰 때 이 분포의 주성분을 분석해 주게 되며, 여기서 주성분이라 함은 그 방향으로 데이터들의 분산이 가장 큰 벡터를 의미한다.For reference, the PCA is a method of finding a principal component of distributed data. Briefly looking at the related contents, for example, n point data (x1, y1), (x2, When y2), ..., (xn, yn) are distributed in an elliptical shape, the data distribution is explained with two vectors, and if you know the direction and magnitude of the two vectors, you can see what this data distribution is in the simplest and simplest form. to understand effectively. In other words, PCA does not analyze the components of each data, but analyzes the principal components of this distribution when several data are gathered to form a single distribution. do.
상술된 바와 같은 PCA를 본 발명에 적용하는 일례를 들면, 도장날인 기준 이미지 및 추출된 도장날인 이미지에서 각 픽셀 밝기값을 일렬로 연결하여 n차원의 벡터로 만들 수 있고(즉, 각각의 이미지는 n차원 공간에서 한 점(좌표)에 대응), 이제 각 이미지의 n차원 점 데이터들을 가지고 PCA를 수행하면 데이터의 차원 수와 동일한 개수의 주성분 벡터들을 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 주성분 벡터들에 기초하여 도장날인 기준 이미지 및 추출된 도장날인 이미지간 유사도를 분석할 수 있게 된다.As an example of applying the PCA as described above to the present invention, it is possible to make an n-dimensional vector by connecting each pixel brightness value in a line in the stamp imprint reference image and the extracted stamp imprint (that is, each image is A point (corresponding to a coordinate) in the n-dimensional space, now if PCA is performed with the n-dimensional point data of each image, the number of principal component vectors equal to the number of dimensions of the data can be obtained, and based on the obtained principal component vectors It is possible to analyze the similarity between the standard stamp image and the extracted stamp image.
또한, 상기 LDA는 PCA와 유사하게 입력 데이터 세트를 저차원 공간으로 투영(project)해 차원을 축소하는 기법이지만, 투영 후 두 클래스 간 분산은 최대한 크게 가져가고 클래스 내부의 분산은 최대한 작게 가져가는 방식으로, 데이터 포인트들을 투영시켰을 때 각 클래스에 속하는 투영들의 평균간의 거리의 합이 최대가 되게 하는 벡터 및 클래스 내 투영들의 분산이 최소가 되게 하는 벡터를 찾아 데이터 포인트 들을 투영시키게 되며, 이와 같은 원리를 적용하여 도장날인 기준 이미지 및 추출된 도장날인 이미지간 유사도를 파악하게 된다.In addition, the LDA is a technique for reducing the dimension by projecting the input data set into a low-dimensional space similar to PCA, but after projection, the variance between the two classes is taken as large as possible and the variance within the class is taken as small as possible. As a result, when data points are projected, a vector that maximizes the sum of the distances between the averages of projections belonging to each class and a vector that minimizes the variance of projections within a class are found and the data points are projected. By applying it, the degree of similarity between the standard image of the stamp and the extracted image of the stamp is identified.
도 3은 본 발명에서 적용 가능한 날인 유사도 표시 방식의 일례를 도시한 도면이다.3 is a view showing an example of a similarity display method of a stamp applicable in the present invention.
상기 날인 유사도 알림단계는 분석된 상기 도장날인 기준 이미지 및 추출된 도장날인 이미지의 유사도 결과를 표시하는 과정에서 그 유사도를 정량적 수치로 표시하거나 상이한 영역을 별도로 표시함으로써, 전자문서상의 날인 위변조 확률을 객관적으로 관계자가 피드백 받을 수 있도록 한다.In the stamping similarity notification step, in the process of displaying the analyzed similarity result of the analyzed stamping stamp image and the extracted stamping stamp image, the similarity is displayed as a quantitative numerical value or a different area is displayed separately, thereby objectively measuring the probability of forgery or falsification of the stamp on the electronic document. so that stakeholders can receive feedback.
예로써, 추출된 도장날인 이미지상에 도장날인 기준 이미지와 대비하여 동일성에 대해 백분율 또는 그래프로 표기하거나 도 3에서와 같이 틀린 부분만을 시각적으로 확인하도록 표시할 수 있다.For example, the extracted stamp stamp image may be displayed as a percentage or a graph for the sameness in comparison with the stamp stamp reference image, or displayed to visually confirm only the wrong part as shown in FIG. 3 .
도 4는 본 발명에 따른 패턴인식 기반 도장날인 유사도 판별 시스템의 일례를 개략적으로 도시한 도면이다.4 is a diagram schematically illustrating an example of a pattern recognition-based painting blade similarity determination system according to the present invention.
한편으로, 본 발명에 따른 패턴인식 기반 도장날인 유사도 판별 시스템은 기본적으로 날인 기준 이미지 저장수단, 날인 문서 수집수단, 날인 비교 이미지 추출수단, 날인 이미지 비교수단 및 날인 유사도 표시수단을 포함하여 구성된다.On the other hand, the pattern recognition-based stamp similarity determination system according to the present invention is basically configured to include a stamp reference image storage means, a stamp document collection unit, a stamp comparison image extraction unit, a stamp image comparison unit, and a stamp similarity display unit.
보다 구체적으로, 본 발명은 도장날인 기준 이미지를 저장하기 위한 날인 기준 이미지 저장수단과, 도장날인이 포함된 전자문서를 수집하기 위한 날인 문서 수집수단과, 전자문서로부터 도장날인 이미지를 추출하기 위한 날인 비교 이미지 추출수단과, 도장날인 기준 이미지 및 전자문서로부터 추출된 도장날인 이미지를 벡터값에 기초한 패턴 인식에 따라 비교하여 유사도를 분석하기 위한 날인 이미지 비교수단과, 분석된 도장날인 기준 이미지 및 추출된 도장날인 이미지의 유사도 결과를 표시하기 위한 날인 유사도 표시수단을 포함하여 이루어진다.More specifically, the present invention provides a stamping reference image storage means for storing a stamping reference image, a stamping document collecting means for collecting an electronic document containing a stamping stamp, and a stamp for extracting a stamping image from the electronic document. Comparison image extraction means, stamp image comparison means for analyzing the degree of similarity by comparing the stamp stamping reference image and the stamping stamp image extracted from the electronic document according to pattern recognition based on a vector value, and the analyzed stamping reference image and the extracted and a seal similarity display means for displaying a similarity result of the seal image.
상기 날인 기준 이미지 저장수단은 전자문서상에서 추출된 도장날인 이미지와 대비하기 위한 원본 도장날인 이미지를 저장하기 위한 것으로, 예로써 특정 개인/기업의 인감증명서에서 도장날인된 부분만을 추출하여 저장하거나, 인감증명서 이미지, 인감증명서가 포함된 문서파일 중 도장날인 부분만을 자동으로 추출하여 저장할 수 있으며, 도장날인 추출과 관련된 사항은 위에서 설명된 바에 따르므로 이에 대한 세부적인 설명은 생략하기로 한다.The sealing reference image storage means is to store the original stamp image to compare with the stamp image extracted from the electronic document. Only the stamped part of the document file including the certificate image and the seal certificate can be automatically extracted and saved.
상기 날인 문서 수집수단은 도장날인 기준 이미지와 유사도를 대비하고자 하는 도장날인 부분이 포함된 계약서, 위임장 등의 전자문서를 종류별로 저장하여 이로부터 도장날인 부분만이 추출되도록 하는 자료를 마련하게 된다.The seal document collection means stores electronic documents such as contracts and powers of attorney including a seal seal part to compare the degree of similarity with the standard seal seal image, and prepares data from which only the seal seal part is extracted.
상기 날인 비교 이미지 추출수단은 날인 문서 수집수단에 마련된 전자문서로부터 도장날인 이미지를 추출하게 되며, 도장날인 이미지를 추출하는 방식은 상술된 바에 따를 수 있다.The stamp comparison image extraction means extracts a stamp stamp image from the electronic document provided in the stamp document collection means, and the method of extracting the stamp stamp image may be as described above.
상기 날인 이미지 비교수단은 도장날인 기준 이미지 및 전자문서로부터 추출된 도장날인 이미지를 벡터값에 기초한 패턴 인식에 따라 비교하게 되며, 일례로 위에서 언급된 도장날인 기준 이미지 내 형성된 복수개의 라인 끝점 및 교차점 중 적어도 어느 2개 이상 사이의 제1 거리 벡터값(V1)과, 제1 거리 벡터값에 대응하는 추출된 도장날인 이미지 내 형성된 복수개의 라인 끝점 및 교차점 중 적어도 2개 이상 사이의 제2 거리 벡터값(V2)을 비교하거나 PCA 또는 LDA에 기초하여 도장날인 기준 이미지 및 추출된 도장날인 이미지를 비교할 수 있다.The stamp image comparison means compares the stamp stamp reference image and the stamp stamp image extracted from the electronic document according to pattern recognition based on a vector value. A first distance vector value (V 1 ) between at least any two or more, and a second distance vector between at least two or more of the endpoints and intersections of a plurality of lines formed in the image that is the extracted stamping blade corresponding to the first distance vector value The value (V 2 ) may be compared, or a reference image of the stamp seal and the extracted stamp image may be compared based on PCA or LDA.
상기 날인 유사도 표시수단은 날인 이미지 비교수단이 분석한 도장날인 기준 이미지 및 추출된 도장날인 이미지의 유사도 결과를 표시하게 되는데, 이러한 표시 방식으로는 백분율이나 그래프를 사용할 수 있고 서로 틀린 부분에 마킹을 하여 시각적으로 확인 가능하게 할 수도 있다.The seal similarity display means displays the similarity results of the stamp stamp reference image and the extracted stamp stamp image analyzed by the stamp image comparison means. In this display method, a percentage or a graph can be used, and the wrong parts are marked by It can also be made visually verifiable.
이상에서 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 설명함에 있어 특정형상 및 방향을 위주로 설명하였으나, 본 발명은 당업자에 의하여 다양한 변형 및 변경이 가능하고, 이러한 변형 및 변경은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.In the above description of the present invention with reference to the accompanying drawings, a specific shape and direction have been mainly described, but the present invention can be variously modified and changed by those skilled in the art, and such modifications and changes are included in the scope of the present invention. should be interpreted as
Claims (10)
도장날인이 포함된 전자문서를 준비하는 날인 문서 준비단계와;
상기 전자문서로부터 도장날인 이미지를 추출하는 날인 비교 이미지 추출단계와;
상기 도장날인 기준 이미지 및 전자문서로부터 추출된 도장날인 이미지를 벡터값에 기초한 패턴 인식에 따라 비교하여 유사도를 분석하는 날인 이미지 비교단계와;
분석된 상기 도장날인 기준 이미지 및 추출된 도장날인 이미지의 유사도 결과를 표시하기 위한 날인 유사도 알림단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴인식 기반 도장날인 유사도 판별 방법.
A stamping reference image preparation step of preparing a stamping standard image;
A seal document preparation step of preparing an electronic document including a stamp seal;
a stamp comparison image extraction step of extracting a stamp stamp image from the electronic document;
a stamp image comparison step of analyzing the degree of similarity by comparing the stamp stamp reference image and the stamp stamp image extracted from the electronic document according to pattern recognition based on a vector value;
A pattern recognition-based stamping similarity determination method comprising: a stamp similarity notification step for displaying a similarity result of the analyzed stamping reference image and the extracted stamping imprint.
상기 날인 기준 이미지 준비단계는 이미지 및 문서 파일 중 적어도 어느 하나 이상으로부터 도장날인 기준 이미지를 추출하는 날인 기준 이미지 추출단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴인식 기반 도장날인 유사도 판별 방법.
The method according to claim 1,
The stamping reference image preparation step further comprises a stamping reference image extraction step of extracting a stamping reference image from at least one of an image and a document file.
상기 날인 비교 이미지 추출단계는 추출된 도장날인 이미지를 도장날인 기준 이미지와 동일한 각도로 회전시키기 위한 날인 이미지 회전단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴인식 기반 도장날인 유사도 판별 방법.
The method according to claim 1,
The method for determining the similarity of the stamping comparison image comprises the step of rotating the stamped image for rotating the extracted stamping image at the same angle as the stamping reference image.
상기 날인 비교 이미지 추출단계는 추출된 도장날인 이미지를 도장날인 기준 이미지와 동일한 크기로 변환하기 위한 날인 사이즈 변환단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴인식 기반 도장날인 유사도 판별 방법.
The method according to claim 1,
The stamp comparison image extraction step comprises a stamp size conversion step for converting the extracted stamp stamp image to the same size as the stamp stamp reference image.
상기 날인 기준 이미지 준비단계 및 날인 비교 이미지 추출단계는 각각 블러링, 그레이스케일링 및 이진화 과정을 거쳐 도장날인 기준 이미지 및 추출된 도장날인 이미지를 가공하는 것을 특징으로 하는 패턴인식 기반 도장날인 유사도 판별 방법.
The method according to claim 1,
The stamping reference image preparation step and the stamping comparison image extraction step are pattern recognition-based stamping similarity determination method, characterized in that the stamping reference image and the extracted stamping image are processed through blurring, gray-scaling and binarization, respectively.
상기 그레이스케일링 과정은 이미지 그레이, 반전, 가우시안 블러 및 샤프 절차로 구분되는 것을 특징으로 하는 패턴인식 기반 도장날인 유사도 판별 방법.
6. The method of claim 5,
The gray-scaling process is a pattern recognition-based painting blade similarity determination method, characterized in that it is divided into image gray, inversion, Gaussian blur and sharp procedures.
상기 날인 이미지 비교단계는 도장날인 기준 이미지 내 형성된 복수개의 라인 끝점 및 교차점 중 적어도 어느 2개 이상 사이의 제1 거리 벡터값과, 상기 제1 거리 벡터값에 대응하는 추출된 도장날인 이미지 내 형성된 복수개의 라인 끝점 및 교차점 중 적어도 2개 이상 사이의 제2 거리 벡터값을 비교하여 유사도 여부를 분석하는 것을 특징으로 하는 패턴인식 기반 도장날인 유사도 판별 방법.
The method according to claim 1,
The imprint image comparison step includes a first distance vector value between at least any two or more of a plurality of line endpoints and intersections formed in the stamp imprint reference image, and a plurality of stamps formed in the extracted stamp image corresponding to the first distance vector value. A pattern recognition-based stamping blade similarity determination method, characterized in that the similarity is analyzed by comparing a second distance vector value between at least two of the line endpoints and intersection points.
상기 날인 이미지 비교단계는 PCA(Principal Component Analysis) 또는 LDA(Linear Discriminant Analysis)에 기초하여 도장날인 기준 이미지 및 추출된 도장날인 이미지간 유사도를 분석하는 것을 특징으로 하는 패턴인식 기반 도장날인 유사도 판별 방법.
The method according to claim 1,
The stamping image comparison step is a pattern recognition-based painting similarity determination method, characterized in that the similarity between the stamped reference image and the extracted stamped image is analyzed based on PCA (Principal Component Analysis) or LDA (Linear Discriminant Analysis).
상기 날인 유사도 알림단계는 분석된 도장날인 기준 이미지 및 추출된 도장날인 이미지간 유사도를 정량적 수치로 표시하거나 상이한 영역을 별도로 표시하는 것을 특징으로 하는 패턴인식 기반 도장날인 유사도 판별 방법.
The method according to claim 1,
The seal similarity notification step is a pattern recognition-based seal seal similarity determination method, characterized in that the similarity between the analyzed seal seal reference image and the extracted seal seal image is displayed as a quantitative numerical value or different areas are displayed separately.
도장날인 기준 이미지를 저장하기 위한 날인 기준 이미지 저장수단과;
도장날인이 포함된 전자문서를 수집하기 위한 날인 문서 수집수단과;
상기 전자문서로부터 도장날인 이미지를 추출하기 위한 날인 비교 이미지 추출수단과;
상기 도장날인 기준 이미지 및 전자문서로부터 추출된 도장날인 이미지를 벡터값에 기초한 패턴 인식에 따라 비교하여 유사도를 분석하기 위한 날인 이미지 비교수단과;
분석된 상기 도장날인 기준 이미지 및 추출된 도장날인 이미지의 유사도 결과를 표시하기 위한 날인 유사도 표시수단;을 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴인식 기반 도장날인 유사도 판별 시스템.
In the similarity determination system that is a painting blade using the method according to any one of claims 1 to 9,
a stamping reference image storage means for storing a stamping stamping reference image;
a seal document collecting means for collecting electronic documents including a seal and seal;
a stamp comparison image extraction means for extracting a stamp image from the electronic document;
a stamp image comparison means for analyzing the degree of similarity by comparing the stamp stamp reference image and the stamp stamp image extracted from the electronic document according to pattern recognition based on a vector value;
and a seal similarity display means for displaying a similarity result of the analyzed seal stamp reference image and the extracted seal stamp image.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200022781A KR102326254B1 (en) | 2020-02-25 | 2020-02-25 | Method and system for ascertaining similarity of seal based on pattern recognition |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200022781A KR102326254B1 (en) | 2020-02-25 | 2020-02-25 | Method and system for ascertaining similarity of seal based on pattern recognition |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20210108059A true KR20210108059A (en) | 2021-09-02 |
| KR102326254B1 KR102326254B1 (en) | 2021-11-15 |
Family
ID=77794219
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020200022781A KR102326254B1 (en) | 2020-02-25 | 2020-02-25 | Method and system for ascertaining similarity of seal based on pattern recognition |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102326254B1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102441280B1 (en) * | 2022-02-23 | 2022-09-08 | 광주광역시 | Sealing and confirmation system for public institution documents |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100217045B1 (en) | 1997-03-13 | 1999-09-01 | 송병남 | Sign automatic compare system |
| KR20040035389A (en) * | 2002-10-22 | 2004-04-29 | 한국전자통신연구원 | Apparatus for verifying an online signature using of transform technique and method teherefor |
| KR20070080066A (en) * | 2006-02-06 | 2007-08-09 | 에스케이 텔레콤주식회사 | System for personal authentication and electronic signature using image recognition and method thereof |
| KR20100117772A (en) * | 2009-04-27 | 2010-11-04 | 대한민국(관리부서:행정안전부 국립과학수사연구소장) | Method judging the forged sealing |
| KR101080069B1 (en) | 2010-03-17 | 2011-11-08 | 대한민국 | Method Judging The Forged Sealing and Recording media |
| JP2012084112A (en) * | 2010-10-08 | 2012-04-26 | Micro-Star Internatl Co Ltd | Face recognition method capable of suppressing influence of noise and environment |
| KR20120113905A (en) * | 2011-04-06 | 2012-10-16 | 한국수자원공사 | Face recognition system and method with pertubed probe images |
| JP2018136785A (en) * | 2017-02-22 | 2018-08-30 | 富士通フロンテック株式会社 | Imprint collation program, imprint collation device and imprint collation method |
| KR20180114293A (en) * | 2017-04-10 | 2018-10-18 | 대한민국(관리부서: 행정안전부 국립과학수사연구원장) | Method Comparing The Forged Sealing |
-
2020
- 2020-02-25 KR KR1020200022781A patent/KR102326254B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100217045B1 (en) | 1997-03-13 | 1999-09-01 | 송병남 | Sign automatic compare system |
| KR20040035389A (en) * | 2002-10-22 | 2004-04-29 | 한국전자통신연구원 | Apparatus for verifying an online signature using of transform technique and method teherefor |
| KR20070080066A (en) * | 2006-02-06 | 2007-08-09 | 에스케이 텔레콤주식회사 | System for personal authentication and electronic signature using image recognition and method thereof |
| KR20100117772A (en) * | 2009-04-27 | 2010-11-04 | 대한민국(관리부서:행정안전부 국립과학수사연구소장) | Method judging the forged sealing |
| KR101080069B1 (en) | 2010-03-17 | 2011-11-08 | 대한민국 | Method Judging The Forged Sealing and Recording media |
| JP2012084112A (en) * | 2010-10-08 | 2012-04-26 | Micro-Star Internatl Co Ltd | Face recognition method capable of suppressing influence of noise and environment |
| KR20120113905A (en) * | 2011-04-06 | 2012-10-16 | 한국수자원공사 | Face recognition system and method with pertubed probe images |
| JP2018136785A (en) * | 2017-02-22 | 2018-08-30 | 富士通フロンテック株式会社 | Imprint collation program, imprint collation device and imprint collation method |
| KR20180114293A (en) * | 2017-04-10 | 2018-10-18 | 대한민국(관리부서: 행정안전부 국립과학수사연구원장) | Method Comparing The Forged Sealing |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102441280B1 (en) * | 2022-02-23 | 2022-09-08 | 광주광역시 | Sealing and confirmation system for public institution documents |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102326254B1 (en) | 2021-11-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10885531B2 (en) | Artificial intelligence counterfeit detection | |
| Srihari et al. | Individuality of handwriting: a validation study | |
| Mohammad et al. | Optical character recognition implementation using pattern matching | |
| US7362901B2 (en) | Systems and methods for biometric identification using handwriting recognition | |
| US7724958B2 (en) | Systems and methods for biometric identification using handwriting recognition | |
| Cruz et al. | Local binary patterns for document forgery detection | |
| US11023708B2 (en) | Within document face verification | |
| Pourshahabi et al. | Offline handwritten signature identification and verification using contourlet transform | |
| Van Beusekom et al. | Text-line examination for document forgery detection | |
| Ramachandra et al. | Towards making morphing attack detection robust using hybrid scale-space colour texture features | |
| CN101894260A (en) | Method for identifying forgery seal based on feature line randomly generated by matching feature points | |
| Piekarczyk | Hierarchical random graph model for off-line handwritten signatures recognition | |
| EP1583023B1 (en) | Model of documents and method for automatically classifying a document | |
| US9972106B2 (en) | Systems, methods and devices for tamper proofing documents and embedding data in a biometric identifier | |
| KR102326254B1 (en) | Method and system for ascertaining similarity of seal based on pattern recognition | |
| Ramesh et al. | Recognition of Kannada handwritten words using SVM classifier with convolutional neural network | |
| Zarin et al. | A hybrid fake banknote detection model using OCR, face recognition and hough features | |
| Proma et al. | Medicine recognition from colors and text | |
| Chakraborty et al. | Review of various image processing techniques for currency note authentication | |
| Lamsal | COUNTERFIET PAPER BANKNOTE IDENTIFICATION BASED ON COLOR AND TEXTURE | |
| DE112019007487T5 (en) | METHOD AND DEVICE FOR VERIFICATION OF THE AUTHENTICITY OF PRODUCTS | |
| CN115424163A (en) | Lip-shape modified counterfeit video detection method, device, equipment and storage medium | |
| Hauri | Detecting signatures in scanned document images | |
| CN110415424B (en) | Anti-counterfeiting identification method and device, computer equipment and storage medium | |
| Rajab et al. | An efficient method for stamps recognition using Haar wavelet sub-bands |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |